Preparativos

# Carga de paquetes

library(dplyr)
library(sf)
library(DT)
library(plotly)
library(leaflet)
# Registro de presencia de Junco volcani
junco_vulcani <-
  st_read(
    "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/gbif/junco_vulcani-cr-registros.csv",
    options = c(
      "X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude",
      "Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"
    ),
    quiet = TRUE
  )

# Asignación de CRS
st_crs(junco_vulcani) = 4326

# Capa geoespacial de cantones
cantones <-
  st_read(
    "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ign/delimitacion-territorial-administrativa/cr_cantones_simp_wgs84.geojson",
    quiet = TRUE
  )
# Cruce espacial con la tabla de cantones, para obtener el nombre del cantón
junco_vulcani <- 
  junco_vulcani %>%
  st_join(cantones["canton"])

Introducción

El junco de los páramos (junco vulcani) habita en zonas abiertas en elevaciones altas, usualmente por encima de los 3000 m. Suele posarse sobre el suelo en pequeños arbustos, generalmente en parejas o en grupos pequeños. Su rango es muy limitado: solo en Costa Rica o en el oeste de Panamá (eBird, Junco vulcani).

Tabla de registros de presencia

# Tabla de registros de presencia
junco_vulcani %>%
  st_drop_geometry() %>%
  select(stateProvince, canton, locality, eventDate) %>%
  datatable(
    colnames = c("Provincia", "Cantón", "Localidad", "Fecha"),
    options = list(searchHighlight = TRUE)
  )
# Gráfico de estacionalidad
junco_vulcani %>%
  st_drop_geometry() %>%
  group_by(mes = format(as.Date(eventDate, "%Y-%m-%d"), "%m")) %>%
  summarize(suma_registros = n()) %>%
  filter(!is.na(mes))  %>%
  plot_ly(x = ~ mes,
          y = ~ suma_registros,
          type="scatter", mode="markers", fill = "tozeroy", fillcolor = "green") %>%
  layout(title = "Estacionalidad",
         xaxis = list(title = "Mes"),
         yaxis = list(title = "Cantidad de registros"))

Gráfico de historial

junco_vulcani %>%
  st_drop_geometry() %>%
  group_by(anio = format(as.Date(eventDate, "%Y-%m-%d"), "%Y")) %>%
  summarize(suma_registros = n()) %>%
  filter(!is.na(anio))  %>%
  filter(anio >= 2011) %>%
  plot_ly(x = ~ anio,
          y = ~ suma_registros,
          type="bar", fillcolor = "green") %>%
  layout(title = "Historial",
         xaxis = list(title = "Año"),
         yaxis = list(title = "Cantidad de registros"))

Mapa de distribución

junco_vulcani %>%
  select(stateProvince,
         canton,
         locality,
         eventDate,
         decimalLongitude,
         decimalLatitude) %>%
  leaflet() %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLite, group = "Stamen Toner Lite") %>%
  addProviderTiles(providers$Esri.WorldImagery, group = "Imágenes de ESRI") %>%
  addCircleMarkers(
    stroke = F,
    radius = 4,
    fillColor = 'gray',
    fillOpacity = 1,
    popup = paste(
      junco_vulcani$stateProvince,
      junco_vulcani$canton,
      junco_vulcani$locality,
      junco_vulcani$eventDate,
      junco_vulcani$decimalLongitude,
      junco_vulcani$decimalLatitude,
      sep = '<br/>'
    ),
    group = "Junco vulcani"
  ) %>%
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap", "Stamen Toner Lite", "Imágenes de ESRI"),
    overlayGroups = c("Junco vulcani")
  ) %>%
  addMiniMap(
    tiles = providers$Stamen.OpenStreetMap.Mapnik,
    position = "bottomleft",
    toggleDisplay = TRUE
  )